关于`xtabond2`命令中的gmm选项设置问题,你的理解并不完全正确。在动态面板模型中,通常我们将被解释变量的滞后项(即内生变量)也作为工具变量放入gmm()选项里。这是因为被解释变量的滞后项可能与当期误差项相关,从而导致估计偏误,通过GMM方法将其作为工具变量可以克服这种内生性问题。
在你提供的命令中:
- `xi: xtabond2 roa 1.roa 12.roa bsize indep dual risk debt i.year,`
- 这里`roa`, `bsize`, `indep`, `dual`, `risk`, `debt` 和虚拟变量`i.year`是模型中的自变量。而`1.roa`和`12.roa`是被解释变量的滞后项,通常作为内生变量处理。
- `gmm(roa bsize indep dual risk debt, lag(3 4) collapse)`
- gmm()选项中包含了被解释变量的一阶滞后`roa`(尽管直觉上似乎应为`1.roa`,但这里的表述可能是作者的简化表示),以及其它自变量。这意呀着使用它们从第3期到第4期的滞后作为工具变量。
- `lag(3 4)`指定工具变量来自第3期和第4期的滞后项。
- `collapse`选项用于处理重复的时间序列数据,如果存在同一年的数据点超过一次的情况,它会先进行汇总。但在动态面板模型估计中通常不需要使用该选项,除非你的数据确实有此类问题。
- 其他命令参数如`twostep`, `robust`, 和 `small`分别代表两步GMM估计法、稳健标准误和小样本修正。
关于“lag(3 4) 后collapse”的作用:
- 在某些情况下,如果面板数据中有同一年内多个观测值的情况(例如因为有季度或者月度数据被汇总到年度级别),使用`collapse`选项可以先对这些重复的年度数据进行汇总处理,避免估计时出现混淆。然而,在标准的动态面板模型分析中,通常每个个体每年只有一个观察值,所以这个选项并不常用。
至于2SLS和GMM的关系:
- 2SLS(两阶段最小二乘法)是GMM的一个特殊情况,主要应用于截面数据或固定时间点的数据估计内生性问题。而GMM是一个更广泛的方法框架,可以应用在面板数据中,并且通过不同的选择来处理各种复杂的情况。
最后,关于放置被解释变量的滞后项作为工具变量是否必要:理论上讲,在动态面板模型中,将滞后项包含进gmm()选项是合理的,因为这有助于克服内生性问题。然而实际结果可能受多种因素影响(如样本大小、数据特性等),导致不同设置下估计效果有差异。
希望这些解释能够帮助你更好地理解`xtabond2`命令及其选项的使用!
此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用